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오디언스 타겟팅이
광고 퍼포먼스를 높이는 이유

페이스북을 통한 타겟팅 광고

지금도 셀 수 없는 피드가 올라오는 페이스북은 타겟팅 광고를 위한 최적의 채널 중 하나입니다. 일상과 취향을 공유하는 공간이다 보니 페이스북에선 타인이 어떤 사람인지 쉽게 짐작할 수 있으며 반대로 내가 어떤 사람인지도 공개합니다. 페이스북은 이런 데이터를 바탕으로 사용자가 ‘관심을 가질만한 내용’을 타임라인에 노출하는데, 여기에는 광고도 포함됩니다.

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(페이스북 광고 타겟팅 설정 화면)

위 그림은 페이스북이 제공하는 광고 타겟팅 옵션 중 하나인 ‘저장된 타겟’ 기능입니다. 하루 10억명 페이스북 사용자의 행동 데이터를 근거로 관심사별 타겟팅 옵션을 제공합니다. 올바른 대상을 쉽게, 그리고 상세하게 지정할 수 있도록 함으로써 사용자가 ‘관심을 가질만한 내용’의 광고를 내보내 광고의 맥락적 효과를 높이려는 의도가 있습니다.

하지만 위에서 생성한 타겟이 완전하다고 할 수는 없습니다. 위 타겟팅을 통해 페이스북이 제시한 것은 ‘광고주의 서비스에 관심이 있을 것 같은 사용자’입니다. 달리 말하면 ‘서비스를 구매할 확률이 높은 사용자’라고 할 수 있는데, 이 ‘확률’을 더욱 높이기 위한 방법은 여전히 밀린 고지서처럼 남아 있습니다. 어떤 해결책이 있을까요?

데이터 기반의 타겟팅 푸시 메시지

화장품 회사의 멤버십 앱을 사용하며 겪었던 일로, 다음과 같은 내용의 푸시 메시지를 받았습니다.

  • VIP 멤버십 만료 15일 전, 멤버십 혜택인 VIP 키트를 수령할 수 있는 근처 매장을 푸시 메시지로 안내

날짜가 지나기 전에 혜택을 받을 수 있는 최선의 방법을 안내 받는 동시에, ‘매장 방문하는 김에 필요한 제품을 구입해야지’ 생각을 하게 만든 메시지였습니다. 실제로 매장에 방문해 키트를 받고 제품도 구입했으며, 조금만 더 구입하면 다음 등급이 된다는 안내까지 받았던 맥락적으로 훌륭한 마케팅이었습니다.

자사의 데이터(First-Party Data)를 수집하고 분석해 확실한 타겟을 찾고 올바른 메시지를 보낸 결과입니다. 자사 데이터는 실제 우리 서비스를 이용한 고객들의 정보를 포함한 데이터입니다. 우리 서비스를 이용하고 있는, 즉 우리의 메시지를 진지하게 들어주는 청중(Audience)이 누구인지, 무엇을 좋아하며 어떻게 행동하는지에 대한 해답을 담고 있는 순도 높은 데이터입니다.

자사 데이터를 활용하면 페이스북과 같은 광고채널이 제공하기 어려운 다음과 같은 조건으로 타겟을 필터링 할 수 있습니다.

  • 상품을 장바구니에 담은 후 구매하지 않고 3일이 지난 사용자
  • 최근 10일동안 홈페이지나 앱에 접속 기록이 없으며 기념일을 앞두고 있는 사용자
  • 앱을 설치한 후 일주일이 지났지만 구매 기록이 없는 사용자

위 조건으로 필터링된 사용자만을 대상으로 마케팅 커뮤니케이션을 진행한다면 최소한의 비용으로 높은 효과를 거둘 수 있을 것입니다.

 

오디언스 타겟팅

데이터를 어떻게 필터링 하는지는 와이즈트래커의 실제 메뉴를 보여드리면 이해가 빠를 것 같습니다. 디바이스와 앱의 컨디션, 사용자의 방문행동, 사용자 프로파일, 사용자가 유입된 경로, 그리고 고객사의 비즈니스 특성을 고려한 맞춤필터를 제공합니다.

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(와이즈트래커 오디언스 타겟팅 설정 화면. 위와 같은 설정을 통해 3월 한달 동안 대한민국 20대 남성 비회원 고객들의 ADID/IDFA 추출이 가능합니다. )

 

이처럼 자사 데이터에서 특정 행동조건을 만족하는 사용자만 추출해 타겟팅하는 것을 오디언스 타겟팅(Audience Targeting)이라고 합니다. 오디언스 타겟팅으로 추출된 타겟은 페이스북 등의 외부 광고 플랫폼 등이 제공하는 제삼자 데이터(Third-Party Data)보다 정확도가 훨씬 높다는 장점이 있습니다.

이런 기능을 활용하기 위해서는 자사 데이터를 수집, 분석하는 시스템을 마련해야 합니다. 시스템을 자체적으로 구축할 수 도 있겠지만, 구축에 소요되는 기회비용을 고려해 외부 분석 솔루션을 도입하는 경우가 많으며 모바일앱에 대해서는 와이즈트래커와 같은 트래킹 툴이 좋은 대안입니다.

 

오디언스 데이터의 결합

자사 데이터에서 추출한 순도 높은 타겟과 광범위 도달이 가능한 제삼자 데이터를 결합하면 서로의 단점을 적절히 보완한 타겟 데이터를 생성할 수 있는데, 이런 경우를 넓은 의미에서의 오디언스 타겟팅이라고 말할 수 있으며 일반적으로 지금의 의미로 많이 쓰입니다. 이해를 돕기 위해 다시 페이스북을 예로 들어 설명하겠습니다.

 

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(페이스북의 ‘맞춤 타겟’ 옵션. 광고주가 원하는 특정 모바일 사용자만을 타겟팅 할 수 있도록 ‘모바일 광고주 ID’ 업로드가 가능합니다. 와이즈트래커로 추출할 수 있는 것이 바로 이 ID입니다.)

 

페이스북의 타겟팅 옵션 중 하나인 ‘맞춤 타겟’ 기능입니다. 타겟팅 옵션 중 가장 처음에 제공되며 그만큼 페이스북이 권장하는 기능입니다. 광고주가 업로드한 데이터와 일치하는 페이스북 사용자를 찾아 타겟팅하는 것이 핵심으로, 자사 데이터 중 ‘최근 30일간 구매 기록이 있는 사용자’의 이메일 주소를 업로드하면 해당 이메일을 페이스북 계정에 등록한 사용자에게만 광고가 노출되는 방식입니다.

하루 10억명이 사용하는 페이스북에는 위에서 업로드한 최근 30일간 구매 기록이 있는 사용자’와 비슷한 성향의 사용자가 있게 마련입니다. 이를 위해 페이스북은 업로드된 자사 데이터의 오디언스와 가장 비슷한 사용자를 찾아주는 ‘유사 타겟’ 기능을 두번째 옵션으로 제공합니다. 결과적으로 광고주는 페이스북이 확보한 수많은 제삼자 데이터 중에서 광고주가 업로드한 자사 데이터와 유사한 패턴을 보이는 사용자를 대상으로 마케팅을 진행할 수 있는 것입니다.

결국 자사 데이터를 활용한 오디언스 타겟팅은 타겟의 실제 행동과 관심사 데이터를 기반으로 하기 때문에 단순 인구통계 기반의 기존 타겟팅보다 퍼포먼스가 높을 수 밖에 없습니다. 그리고 제삼자 데이터와 결합해 가능성 높은 신규 타겟에게 선별적으로 메시지를 전달할 수 있습니다. 이런 오디언스 타겟팅을 효과적으로 진행하기 위해서 먼저 순도 높은 자사 데이터를 확보 할 수 있어야 합니다.

이미 Legacy System을 통해 많은 데이터들이 수집되고 있을텐데요, 고객의 구매행동과 관련 데이터에서 타겟 오디언스를를 추출해 활용하는 것부터 시작해보는 것도 좋은 방법일 것 같습니다.

 

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